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顧客体験をAIで変革するキーワードは「顧客理解」と「体験価値」 電通デジタル住岡氏×アドビ安西氏対談

2019/12/20 11:00

 大量のデータから顧客インサイトを発掘したり、膨大なアセットを管理してチャネル別にクリエーティブを用意したりすることは大変な労力を必要とする。AIを利用してこうした作業を省力化してマーケターの創造力を最大化したり、AIにしかできない発見を活かして魅力的な顧客体験を提供することが可能になりつつある。顧客体験のためのAIとはどのようなものなのか、電通デジタルの住岡洋光氏、アドビ システムズの安西敬介氏にうかがった。

目次

顧客体験の向上に特化したアドビのAI「Adobe Sensei」

――AIについての関心はマーケティング関係者の間でも高まる一方です。優れた顧客体験を実現するために必要なAIとはどのようなものなのでしょうか。

安西:アドビのAIは「顧客体験」の向上に特化したものです。AI(人工知能)と機械学習のフレームワークを、私達は総称して「Adobe Sensei」と呼んでいて、この技術は多くのアドビのソフトウェアやサービスに搭載されています。

 「Adobe Sensei」が活躍する場面は大きく分けて「企業が提供するサービスやコミュニケーションを魅力的なものにする」、「マーケターの業務を飛躍的に改善する」の2つになります。この2つの場面において、“隠れた何かを見つけ出す”、“時間のかかる作業の高速化”、“意思決定のサポート”といった機能が効いてきます。

アドビ システムズ デジタルエクスペリエンス営業本部 プロダクト エバンジェリスト 兼 シニア ソリューション コンサルタント 安西敬介氏
アドビ システムズ デジタルエクスペリエンス営業本部 プロダクト エバンジェリスト 兼 シニア ソリューション コンサルタント 安西敬介氏

――その3機能の具体例としてはどういうものがありますか。

安西:“隠れた何かを見つけ出す”だと、たとえば、「Adobe Analytics」の異常値検出機能があります。トラフィックの予期しない急増や急減があった場合に自動的に知らせてくれるのですが、異常値検出後に過去の膨大なデータを詳細に分析し、原因の特定をします。

 他には「Adobe Target」というパーソナライズソリューションの中で、「Adobe Sensei」を活用した自動パーソナライズ機能を提供しています。何かオファーを出すとき、どのパターンが一番その人の状態に合っているかを判断してくれるものです。

 「Adobe Sensei」と人間とを、パーソナライズの設定で競わせたことがあったのですが、結果として「Adobe Sensei」が勝ちました。人間がパターンを設定した場合にはそれまでの成功体験でバイアスがかかっていたことが原因でした。「Adobe Sensei」の場合、学習期間の中で無数パターンを試して効果的なものを見つけていくので、バイアスのかからない判断が可能になります。

――住岡さんは元々大手テーマパークを運営する企業にいらして、顧客体験のデザインにも取り組まれてきましたが、その経験をふまえて顧客体験にAIをどう活用できるとお考えですか。

電通デジタル データ/テクノロジー部門 ソリューションディベロップメント事業部長 住岡洋光氏
電通デジタル データ/テクノロジー部門 ソリューションディベロップメント事業部長 住岡洋光氏

住岡:テーマパーク時代には「すべての取り組みが顧客体験価値向上のため」と言ってもいいほど顧客体験を重視して業務に取り組んでいました。「顧客体験価値」とは何かと考えたときに、「製品やサービスを選定・購入するプロセスや購入後の問い合わせ対応やアフターサービスから得られる体験」と「製品やサービスそのものの使用から得られる体験」の2つの軸があると思うんです。

 前者は顧客体験価値を高めるために、個に対する対応力を高めていくことになるが、そのためには徹底的な顧客理解が必要であり、様々なデータを使って顧客像の解像度を上げていくプロセスの中で、AIは大きな助けになるはずです。

 後者は、たとえばテーマパークならば入場者予測の精度向上でしょう。入場者予測によってパーク上の様々な配備が変わってくるため、お客様がサービスを体験するときの価値向上にダイレクトに結び付くのですが、AIを使って予測精度を高めることは大きな価値を生み出すはずです。

安西:住岡さんのお話は「顧客理解」「体験価値」を2つに分けて考えるとわかりやすいかもしれませんね。「顧客理解」では、膨大なデータを集めて分析してインサイトを導いたり、類似オーディエンスを探して配信先を拡張する「ルックアライク」も視野に入ってきます。こうした面はAIがさらに活躍できる舞台でしょう。「体験価値」には色々な見方がありますが、コンテンツを最適なタイミングで迅速に展開できるかが企業にとって大事なこと。それをAIがサポートしていけると思います。

 CMSやDAM(Digital Asset Management)の領域でいくと、デジタルアセットを管理する「Adobe Experience Manager」というツールがあります。このツールは、様々なタッチポイントでコンテンツを提供するにあたり、チャネルに合わせたクリエーティブを用意する必要があるところを大幅に省力化してくれます。

 たとえば、画像認証技術を使って自動的にクリエーティブのフォーカスすべき部分を切りだして色々なパターンを作成することができる機能が入っています。また、時間と手間のかかるアセットに対するタグ付けを支援するようなこともできるようになっています。

 これらはコンテンツを制作し、世に出ていくサイクルを早く回す、「コンテンツベロシティ」実現に向けたAI活用のわかりやすい例だと思います。


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